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Chatbox AI｜多模型多模态交互+MCP，一个工具打造你的全能私人助手

ChatBoxAI集成GPT-4、Claude等顶尖模型，支持Windows/macOS/Linux多平台，具备隐私加密、文件智能解析（PDF/代码/图片）及开发者友好特性。其应用覆盖自媒体创作、代码实时预览、AI绘图（封面/表情包）及联网搜索，通过MCP协议扩展能力。未来将深化多模态交互&#xff0

人工智能 2025年07月21日 35 点赞 0 评论 4561 浏览

飞算JavaAI：重塑Java开发的“人机协同“新模式

声明：文章为本人平台测评博客，非广告，并没有推广该平台 ，为用户体验文章 引言在Java开发领域，“效率"与"质量"的平衡始终是开发者面临的核心挑战——重复编码消耗精力、复杂业务易出漏洞、老系统重构举步维艰。飞算JavaAI的出现，并非简单地用AI替代人工，而是构建了一套&#3

人工智能 2025年07月21日 57 点赞 0 评论 1692 浏览

（DB-GPT） AI直接查询数据库！！手把手教你搭建属于自己的数据分析助手

🤖️ DB-GPT简介（转自官网#xff09;DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架(AI Native Data App Development framework with AWEL(Agentic Workflow Expression Language) and Agents)。 目的是构建大模型领域的基

人工智能 2025年07月21日 139 点赞 0 评论 2240 浏览

AIGC时代——语义化AI驱动器：提示词的未来图景与技术深潜

文章目录 一、技术范式重构：从指令集到语义认知网络 1.1 多模态语义解析器的进化路径 1.2 提示词工程的认知分层 二、交互革命：从提示词到意图理解 2.1 自然语言交互的认知进化 2.2 专业领域的认知增强 三、未来技术图谱：2025-2030演进路线 3.1 2025年关键突破 3.2 2027年技术里程碑 3.3

人工智能 2025年07月21日 127 点赞 0 评论 9570 浏览

计算机毕业设计Python+Spark+LSTM中药推荐系统 中药大数据可视化 中药数据分析 中药可视化系统 中药知识图谱

开发技术 前端：vue.js、echarts 后端：springboot、vue.js 数据库：mysql 大数据计算框架：spark、hadoop 算法(机器学习、人工智能)：推荐算法(协同过滤算法，基于用户、基于物品全部实现)、lstm情感分析评论、中药知识图谱 第三方平台：百度AI中药材图片智能识别、阿里云短信接口 数据采集(数据集)：python爬虫 创新点 短信接口、识别、情感分析、Sp

人工智能 2025年07月21日 45 点赞 0 评论 9608 浏览

儿童物理学启蒙教程

首先，本文不是照抄和照搬的任何书籍和资料。而是作者本人研究的结果，也不算作是论文。因为本文重在实用，而不是要议论什么。整个物理学，都以牛顿经典力学为基础的。向儿童启蒙物理学，力学是一个很好的抓手。最近，有人向我问起如何给孩子启蒙物理学的问题。 力学在大学阶段，已经到达了一个十分高深的境地。如果不给孩子以适度的启蒙，仅仅是一些复杂咬口的物理学概念就足以让一个孩子在面临这些问题时兴趣全失。给孩子启蒙物

人工智能 2025年07月21日 56 点赞 0 评论 17401 浏览

从零开始强化学习（五）——Deep Q-network(DQN)

五. Deep Q-network(DQN) 现实中强化学习面临的状态空间往往是连续的，存在无穷多个状态。这种情况下，就不能再使用表格对价值函数进行存储，采用价值函数近似（Value Function Approximation）的方式进行逼近 在连续的状态和动作空间中，可以用函数来表示近似计算: 其中函数通常是一个参数为的函数，比如神经网络 5.1 状态价值函数(State Value F

人工智能 2025年07月21日 97 点赞 0 评论 868 浏览

数学和科学是精确吗？

数学和科学是精确吗？ 我们常听到工程是合适，科学是精确。实际上我不这么看，数学追求的精确在于理论的精密和自洽，至于理论本身，并非是一种精确。 微积分是精确的吗？ 如果我们要计算地球的赤道周长，中国海岸线的长度，在微观层面，人走过去，凸起的石块，被海浪侵蚀的岩崖，每一个细微的局部都是一个极不规则的线条，高低不平。但从卫星上看，海岸线的线条大致是清楚的，我们能用多项式的形状对它进行近似逼近计算。 困扰

人工智能 2025年07月21日 63 点赞 0 评论 13489 浏览

最大熵原理及代码

一.最大熵原理 最大熵的思想很朴素，即将已知事实以外的未知部分看做“等可能”的，而熵是描述“等可能”大小很合适的量化指标，熵的公式如下： 这里分布的取值有种情况，每种情况的概率为，下图绘制了二值随机变量的熵： p=np.linspace(0.1,0.9,90) def entropy(p): return -np.log(p)*p-np.log(1-p)*(1-p) plt.plot

人工智能 2025年07月20日 147 点赞 0 评论 16580 浏览

转置卷积

(一)转置卷积 我们之前的卷积神经网络中的卷积不会增输入的高和宽，通常要么不变，要么减半。如果我们想要增大图像只能使用padding的方法，但是padding并不是一个很好的想法，因为padding出来的值是0，是不参与计算的。而语义分割是基于像素级别的，也就是说如果我们使用普通的卷积的话，只会使得图片越来越小，然后就并不能进行很好的预测。 转置卷积是一种卷积，能够用来增加输入的宽高。同卷积不同，

人工智能 2025年07月20日 44 点赞 0 评论 7565 浏览